{"id":3860,"date":"2019-04-08T12:33:13","date_gmt":"2019-04-08T10:33:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.wi-lex.de\/index.php\/datenbanksystem\/"},"modified":"2022-03-02T14:31:19","modified_gmt":"2022-03-02T13:31:19","slug":"datenbanksystem","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wi-lex.de\/lexikon\/informations-daten-und-wissensmanagement\/datenmanagement\/datenbanksystem\/","title":{"rendered":"Datenbanksystem"},"content":{"rendered":"

Gottfried Vossen<\/a><\/p>\n

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Datenbanksysteme sind ein weit verbreitetes technisches Hilfsmittel zur effizienten, rechnergest\u00fctzten Organisation, Speicherung, Manipulation, Integration und Verwaltung gro\u00dfer Datensammlungen. Sie basieren auf der Idee, Daten \u00fcber die reale Welt, welche von Anwendungsprogrammen verarbeitet werden, als von diesen Programmen unabh\u00e4ngige und integrierte Ressource zu behandeln, und stellen dazu spezifische Funktionalit\u00e4t bereit.<\/em><\/p>\n

Schichtenmodell eines Datenbanksystems<\/h2>\n

Ein Datenbanksystem besteht aus einer aus mehreren Komponenten zusammengesetzten Systemsoftware sowie aus Schnittstellen zu anderen Systemen und zur unterliegenden Hardware und verwaltet eine oder mehrere Datenbanken. Die wesentlichen Komponenten, welche im Allgemeinen in Schichten bzw. in einer Hierarchie von aufeinander aufbauenden Diensten angeordnet werden (Lockemann, Dittrich 2004, S. 43 f.), und ihre Abstraktionsebenen zeigt Abb. 1.<\/p>\n

\"Zentrale<\/p>\n

Abb. 1: Die zentralen Ebenen und Komponenten eines Datenbanksystems<\/p>\n

Die Benutzersprache<\/em> ist der nach au\u00dfen sichtbare Teil eines Datenbanksystems. Hier wird prim\u00e4r SQL<\/a><\/span> verwendet sowie je nach Bedarf eine SQL-Anbindung (an eine Programmiersprache oder ein Anwendungssystem). Da Anfragen an eine Datenbank somit in einer Hochsprache formuliert werden, ist eine Anfrageverarbeitung<\/em> n\u00f6tig, welche Syntax, Zugriffsberechtigungen u. \u00c4. pr\u00fcft. Zu internen Verarbeitung von Anfragen und anderen Auftr\u00e4gen muss das Datenbanksystem auf der Grundlage vorhandener Zugriffsstrukturen<\/em> (Indexe u. \u00c4.) eine Code-Erzeugung<\/em> vornehmen. Die Transaktionskomponente ist f\u00fcr die Synchronisation paralleler Zugriffe<\/em> verantwortlich. Die Speicherverwaltung<\/em> regelt den Zugriff auf den Sekund\u00e4rspeicher sowie die Kommunikation zwischen diesem und dem Datenbank-Puffer.<\/p>\n

Der wesentliche Vorteil, der sich durch diese Aufteilung der Funktionen eines Datenbanksystems ergibt, ist die klare Strukturierung der durch das System bereitgestellten Dienste. So umfasst die Anfrageverarbeitung insbesondere eine Anfrageoptimierung<\/em>, durch welche von Benutzern oder Anwendungssystemen stammende Anfragen vor ihrer Ausf\u00fchrung optimiert werden. Die Transaktionskomponente garantiert die ACID-Eigenschaften<\/em> (Atomicity, Consistency Preservation, Isolation, Durability) f\u00fcr alle vom System verarbeiteten Benutzerauftr\u00e4ge (Transaktionen) durch Concurrency Control- sowie Recovery-Subkomponenten. Die Speicherverwaltung muss nicht vollst\u00e4ndig als Teil des Datenbanksystems realisiert werden, sondern kann zumindest in Teilen auch dem jeweiligen Betriebssystem \u00fcberlassen werden.<\/p>\n

3-Ebenen-Benutzersicht<\/span><\/h2>\n

Die verschiedenen Komponenten eines Datenbanksystems unterst\u00fctzen, dass Datenbankbenutzern eine Sicht ihrer Datenbank auf drei Ebenen zur Verf\u00fcgung gestellt werden kann (s. Abb. 2), die auch auch als das ANSI-SPARC-Modell<\/em> bekannt sind (Kemper, Eickler 2015; ANSI 1975).<\/p>\n

\"3-Ebenen-Architektur<\/p>\n

Abb. 2: 3-Ebenen-Architektur einer Datenbank<\/p>\n

Die interne Ebene liegt dem Speicher am n\u00e4chsten. Die hier zu verwendende Sicht der Daten wird im internen Schema festgelegt, in welchem Informationen \u00fcber die Art und den Aufbau der verwendeten Datenstrukturen und spezieller Zugriffsmechanismen hierauf oder \u00fcber die Aufteilung des logischen Adressraums enthalten sind. Auf der konzeptionellen Ebene wird die logische Gesamtsicht aller Daten in der Datenbank und ihrer Beziehungen untereinander im konzeptionellen Schema repr\u00e4sentiert. Dazu bedient man sich der sprachlichen Mittel eines Datenmodells, welches insbesondere von der internen Sicht abstrahiert (z. B. Relationenmodell, Entity-Relationship-Modell). Die externe Ebene umfasst alle Sichten der einzelnen Benutzer oder Benutzergruppen auf die Datenbank.<\/p>\n

Der ANSI-Vorschlag, dessen Hauptziel die Gew\u00e4hrleistung von logischer sowie physischer Datenunabh\u00e4ngigkeit<\/em> ist, sieht neben den drei Abstraktionsebenen eine Reihe weiterer Einzelheiten vor. Zu diesen z\u00e4hlen Systemaktivit\u00e4ten sowie Schnittstellen. Speziell wird unterstellt, dass gerade in einer gro\u00dfen Organisation das konzeptionelle Schema in der Verantwortung eines Unternehmens-Administrators liegt; das interne Schema f\u00e4llt in die Zust\u00e4ndigkeit eines Datenbank-Administrators, die externen in die eines Anwendungs-Administrators.<\/p>\n

Erscheinungsformen<\/h2>\n

W\u00e4hrend Datenbanksysteme seit den 1970er Jahren als monolithische, zentralisierte oder verteilte Systeme entwickelt und vertrieben wurden, haben sich nach und nach weitere Erscheinungsformen etabliert. Die hier beschriebene Komponentensicht l\u00e4sst sich dahingehend ausnutzen, dass ein Datenbanksystem aus unterschiedlichen funktionalen Komponenten, die sogar von unterschiedlichen Herstellern stammen k\u00f6nnen, zusammengesetzt wird (Dittrich und Geppert 2001). Werden diese Komponenten als individuelle Dienste realisiert, die aus der Cloud \u00fcber ein Application Programming Interface (API) im Web abgerufen werden k\u00f6nnen, resultiert die aktuellste Entwicklung, die als Database-as-a-Service<\/em> (DaaS) bezeichnet wird. Daneben wurden und werden seit einigen Jahren immer neue Systeme entwickelt, die entweder auf spezifische Anwendungen (z. B. Blockchain) ausgerichtet sind oder auf bestimmte „klassische“ Datenbankeigenschaften (wie z. B. strenge Transaktions-Konsistenz bzw. Serialisierbarkeit) verzichten. Zahlreiche neuere Entwicklungen sind der NoSQL-Kategorie („Not only SQL“) zuzurechnen; daneben befinden sich heute In-Memory-Systeme am Markt; Datenbankfunktionalit\u00e4t wird ferner von diversen Cloud-Providern (u. A. AWS) angeboten, vgl. z. B. Lemahieu et al. (2018).<\/p>\n

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Literatur<\/h3>\n

ANSI: X3\/SPARC Study Group on Data Base Management Systems. Interim Report.\u00a0 FDT ACM SIGMOD Record,\u00a0 7(2), 1975.<\/p>\n

Dittrich, Klaus R.; Geppert, Andreas; (Hrsg.): Component Database Systems. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA 2001.<\/p>\n

Lemahieu, W., vanden Broucke, S., Baesens, B.: Principles of Database Management; Cambridge University Press, 2018.<\/p>\n

Lockemann, Peter C.; Dittrich, Klaus R.: Architektur von Datenbanksystemen. dpunkt.verlag : Heidelberg 2004.<\/p>\n

Kemper, Alfons; Eickler, Andre: Datenbanksysteme –\u00a0 Eine Einf\u00fchrung. 10. Auflage, R. Oldenbourg Verlag : M\u00fcnchen 2015.<\/p>\n

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